从某种意义上说，PCA 是一种矩阵分解，因为它将矩阵分解为。然而，矩阵分解是一个非常笼统的术语。$\bf{X}$$\bf{W{\Sigma}V^T}$

另外，请在 math.stackexchange 上查看此答案。

据我所知，PCA 只是通过Singular Value Decomposition查看并处理因式分解的输出。。$\bf{X=U \Sigma V^T}$

以防万一问题是关于一般的因式分解。因式分解是将矩阵分解/分解为其他矩阵的乘积。一个不同的因式分解是LU，，它有助于通过消除来解决方程组。$\bf{X=LU}$

确实有很多矩阵分解技术。您可能对此页面感兴趣：https ://sites.google.com/site/igorcarron2/matrixfactorizations并告诉我们您想将哪个矩阵分解与 PCA 进行比较。